Unterstützt DigitalOcean Multi-GPU-Instanzen mit NVLink oder InfiniBand?
Antwort
DigitalOcean unterstützt Multi-GPU-Konfigurationen mit den folgenden Spezifikationen:
Verbindungstechnologie: NVLink
Maximale GPUs pro Instanz: 8
Multi-Node-Training: 1
Die Wahl der Verbindung ist entscheidend für die Leistung beim verteilten Training. NVLink bietet bis zu 900 GB/s bidirektionale Bandbreite zwischen GPUs, während InfiniBand eine Hochgeschwindigkeitskommunikation über Knoten hinweg ermöglicht. PCIe-only-Setups eignen sich für Inferenz, können jedoch beim Multi-GPU-Training zum Engpass werden.
Verfügbare GPU-Modelle: RTX 4000 Ada, RTX 6000 Ada, L40S, MI300X, H100 SXM, H200
Für detaillierte Spezifikationen der Verbindung und Multi-GPU-Topologiediagramme siehe DigitalOcean offizielle Webseite.
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Latitude.sh
Bare-Metal-GPU-Cloud an 23 globalen Standorten
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|---|---|---|---|
| Übersicht | |||
| Trustpilot-Bewertung | 4.6 | 3.8 | 3.7 |
| Hauptsitz | United States | United States | Brazil |
| Anbietertyp | Nicht verfügbar | GPU-Fokussiert | Bare Metal |
| Am besten für | KI-Training Inferenz Feinabstimmung LLM-Bereitstellung LLM-Servierung Computer Vision Start-ups generative KI Forschung | KI-Training Inferenz Feinabstimmung Stable Diffusion Batch-Verarbeitung Rendering Forschung LLM-Bereitstellung generative KI | KI-Training Inferenz Bare-Metal-GPU Feinabstimmung Forschung dedizierte Arbeitslasten generative KI |
| GPU Hardware | |||
| GPU-Modelle | RTX 4000 Ada RTX 6000 Ada L40S MI300X H100 SXM H200 | B300 B200 H200 H100 SXM H100 PCIe H100 NVL MI300X A100 SXM A100 PCIe RTX 5090 RTX PRO 6000 L40S L40 RTX 6000 Ada RTX 5000 Ada RTX A6000 RTX A5000 RTX 4090 RTX 4080 SUPER RTX 4080 RTX 4070 Ti RTX 3090 Ti RTX 3090 RTX 3080 Ti RTX 3080 RTX 3070 A40 A30 A2 L4 | A30 RTX A5000 RTX A6000 L40S RTX 6000 Ada A100 SXM H100 SXM GH200 RTX PRO 6000 |
| Max. VRAM (GB) | 192 | 288 | 96 |
| Max. GPUs/Instanz | 8 | 8 | 8 |
| Interconnect | NVLink | NVLink | NVLink |
| Pricing | |||
| Startpreis ($/Std.) | $0.76/hr | $0.06/hr | $0.35/hr |
| Abrechnungsgranularität | Pro Sekunde | Pro Sekunde | Pro Stunde |
| Spot/Unterbrechbar | 0 | 1 | 0 |
| Reservierte Rabatte | Nicht verfügbar | 15-29 % (Pläne von 1 Monat bis 1 Jahr) | Nicht verfügbar |
| Kostenlose Guthaben | 200 $ Guthaben für 60 Tage | 5–500 $ Bonus nach den ersten 10 $ Ausgaben | 200 $ über Empfehlungsprogramm |
| Ausgangsgebühren | Keine (im Plan enthalten) | Keine (Kostenlos) | Keine |
| Speicher | 500-720 GiB NVMe-Boot (inklusive), 5 TiB NVMe-Scratch bei größeren Konfigurationen, Volumes zu 0,10 $/GiB/Monat | Container/Volumen (0,10 $/GB/Monat), Leerlauf-Volumen (0,20 $/GB/Monat), Netzwerkspeicher (0,07 $/GB/Monat 1TB) | Lokaler NVMe-Speicher inklusive (bis zu 4x 3,8 TB), Blockspeicher 0,10 $/GB/Monat, Dateisystemspeicher 0,05 $/GB/Monat |
| Infrastructure | |||
| Regionen | New York (NYC2), Toronto (TOR1), Atlanta (ATL1), Richmond (RIC1), Amsterdam (AMS3) | 31 globale Regionen | 23 Standorte: USA (8 Städte), LATAM (5), Europa (5), APAC (4), Mexiko-Stadt. GPU in Dallas, Frankfurt, Sydney, Tokio |
| Verfügbarkeits-SLA | 99 % | 99,99 % | 99,9 % |
| Developer Experience | |||
| Frameworks | PyTorch TensorFlow Jupyter Miniconda CUDA ROCm Hugging Face | PyTorch TensorFlow JAX ONNX CUDA | ML-optimierte Images PyTorch TensorFlow (vom Nutzer installiert) CUDA |
| Docker-Unterstützung | 1 | 1 | 1 |
| SSH-Zugang | 1 | 1 | 1 |
| Jupyter Notebooks | 1 | 1 | 0 |
| API / CLI | 1 | 1 | 1 |
| Einrichtungszeit | Minuten | Sofort | Sekunden |
| Kubernetes Support | 1 | 0 | 0 |
| Business Terms | |||
| Mindestverpflichtung | Keine | Keine | Keine |
| Compliance | SOC 2 Typ II SOC 3 HIPAA (mit BAA) CSA STAR Level 1 | SOC 2 Typ II | Einzelmandanten-Isolation DPA verfügbar |
DigitalOcean
RunPod
Latitude.sh